Актуальность исследования обусловлена необходимостью оптимизации стихийно сложившихся маршрутных сетей городского пассажирского транспорта. Эффективное решение данной проблемы - применение систем поддержки принятия решений. Однако автоматизация подобных задач требует проведения научных исследований с целью получения эффективных алгоритмов, пригодных для использования на практике. Целью работы является предложение новой модели оптимизации системы городского пассажирского транспорта, позволяющей учитывать противоположные интересы её участников, и адаптация метаэвристического алгоритма муравьиных колоний к задаче проектирования маршрутных сетей городского общественного транспорта. Тестирование предложенной модели и алгоритма проводилось на двух наборах данных. Первое тестирование позволило оценить работоспособность алгоритма и модели на простой сети; второе тестирование позволило оценить эффективность работы алгоритма и модели на реальной маршрутной сети города Томска (Россия). Полученные результаты показали, что оптимизированная маршрутная сеть города является более эффективной по сравнению с существующей за счет сокращения количества пересадок и времени, проводимого пассажирами в пути.